Исследователи из исследовательской группы Амазонки Университета Турку преуспели в составлении карт распространения некоторых важных видов тропических деревьев в перуанской низменной Амазонии. Этого удалось добиться за счет использования методов машинного обучения, сочетающих спутниковые снимки и полевые данные. Исследование показывает, что можно моделировать распределение видов деревьев с пространственным разрешением, которое достаточно для облегчения практического управления лесными ресурсами.
Амазония - самый большой тропический лес в мире. Это очень разнообразная и сложная экосистема, в которой, вероятно, насчитывается более 15 000 видов деревьев. На одном гектаре может быть более 300 видов деревьев, это больше, чем во всей Европе.
Поскольку виды деревьев труднодоступны и идентифицированы, инвентаризация видов является медленной, трудоемкой и дорогостоящей. Поэтому полевые инвентаризации редко охватывают достаточно большие территории, чтобы предоставить соответствующую информацию для планирования сохранения и управления лесными ресурсами. Потребность в информированном планировании является насущной, потому что в настоящее время большие площади обезлесены из-за развития сельского хозяйства, добычи полезных ископаемых, строительства дорог и других видов человеческой деятельности.
В новом исследовании использовалась свободно доступная информация со спутников Landsat и Aster. Оба регистрируют солнечный свет, который отражается от поверхности земли или полога леса в разных диапазонах длин волн.
Данные Landsat особенно полезны для выявления различий в растительности, поскольку виды деревьев с разной структурой кроны или свойствами листьев по-разному отражают свет. Данные Aster, в свою очередь, предоставляют информацию о высоте над уровнем моря, которая в низинной Амазонии часто свидетельствует о влажности почвы и дренаже.
Landsat обеспечивает очень хорошее покрытие Амазонии как в пространстве, так и во времени. Мы уже давно знаем, что изображения Landsat можно использовать для выявления экологически значимых экологических и биотических вариаций в тропических лесах Амазонки, но это первое время, когда мы используем спутниковые снимки, чтобы фактически предсказать распространение видов», - говорит профессор Ханна Туомисто, руководитель исследовательской группы Амазонки Университета Турку.
Выводы содержат важную информацию для управления и сохранения лесов
Надежная интерпретация закономерностей, видимых на спутниковых снимках, требует наземных данных, т.е. полевых данных. Такие данные исследователи получили из лесной концессии Forestal Otorongo на юге Перу. Согласно Перуанскому закону о лесном хозяйстве и дикой природе, лесные концессии должны провести инвентаризацию леса, прежде чем начинать какие-либо лесозаготовительные работы. Forestal Otorongo передала свои данные исследователям для анализа, чтобы расширить базу знаний для улучшения методов управления лесами в перуанском лесном секторе.
«Объем данных, которые содержит лесная перепись, огромен. Было бы практически невозможно охватить такие большие территории с такой подробностью с помощью обычных ботанических экспедиций», - говорит преподаватель университета Калле Руоколайнен, который также участвовал в исследовании.
Каждое дерево, зарегистрированное в лесной переписи, может быть нанесено на спутниковые снимки, что позволяет сопоставить спектральные значения и наличие древесных пород. Затем алгоритмы машинного обучения могут делать прогнозы о вероятности присутствия вида в непосещенных районах на основе того, насколько они спектрально похожи на места, где этот вид был обнаружен.
Обезлесение быстро прогрессирует в южной части перуанской Амазонии. Это исследование помогает составить карту распространения важных видов деревьев и определить подходящие территории для целей управления и сохранения. Главной целью является предоставление простых и практичных инструментов для лиц, принимающих решения », - говорит Пабло Перес Чавес, перуанский докторант Университета Турку.